此资源为黄老师推荐的，中央大学数据研究中心提供EMD代码，其中有EMD和EEMD的算法，在本人的资源里也有提供G-Rilling的开源代码，大家可自行选择，在我的博客中，我有详细介绍如何安装。
www.cnblogs.com/BrowserSnake，祝好，Allen.

针对西储大学轴承故障数据进行了EMD分解，并对故障特征频率等信息进行了提取

网上能下到的最好的HHT变换程序了，绝对好用

代码中的plot_hht函数实现了Hilbert-Huang变换(HHT)，HHT就是Hilbert-HuangTransform（希尔伯特黄变换），美国航天航空局黄鳄教授发明的，大概的过程是：先对信号进行经验模态分解（Empiricalmodedecomposition－EMD），得出本征模态函数（IMFintrinsicmodefunction），再对本征模态函数进行希尔伯特变换，从而过进一步得该信号的希尔伯特谱、时频能量谱等，以便对信号进行分析，据介绍对非线性及非平稳信号有较好的分析和处理效果。

端点效应的抑制主要在两方面:一是采用其他类型的样条函数,这种方式虽然可以在一定程度上抑制端部发散,但其他样条函数的插值性能通常比三次样条差,一般很少采用;二是对信号或其极值向边界点外延拓,这是目前解决端点效应最行之有效的方式。
Huang等针对端点效应提出了在信号两端增加两组“特征波”的办法延拓,近年来国内外也有不少学者对此问题进行了研究。

使用emd进行回归预测的代码，使用方法结单，只需输入训练集和测试集就可以进行emd预测了，预测的结果会保存在相应的.mat文件里，详细操作请看代码里的操作说明。
资源里有demo，guidence.m文件里有调用实例，直接复制到commandwindows里运行就可以了，简单易懂，汉语注释说明等。
运行结果会直接输出测试集的MAE,RMSE,MAPE,DISTAT这几个统计量

优秀论文及配套源码。
Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。
任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。
该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。
本文研究了基于HHT的暂态电能质量扰动检测方法，介绍了HHT的基本原理和利用HHT检测电能质量多扰动信号的实现方法。
仿真试验表明该方法可以实时检测扰动的起止时刻，持续时间和扰动幅度，适用于电能质量多扰动的监测和辨识系统。

这是利用极值的镜像延拓技术来解决EMD分解中的端点效应，有的论文中已经证实其有效性。

EWT（empiricalwavelettransform）是由Gilles在2013年将小波变换的科学性与EMD的自适应优势结合起来而提出的一种用于信号自适应的分析方法，该方法不仅可以对信号进行傅里叶频谱分析，同时通过特定方法确定信号的边界值，而且可以根据小波变换的理论基础。
类似的定义经验小波变换的公式，自适应的组建满足信号的正交及紧支撑要求的小波基，通过Hilbert变换，就能获取所有分信号的频谱特征，且比EMD分解的过程，更快更精确。

如果要运行所有功能，则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱：-Flandrin的EMD工具箱（在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面）可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱（2D变换除了基于张量变换之外）可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得如果要运行所有功能，则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱：-Flandrin的EMD工具箱（在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面）可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱（2D变换除了基于张量变换之外）可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得如果要运行所有功能，则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱：-Flandrin的EMD工具箱（在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面）可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱（2D变换除了基于张量变换之外）可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得如果要运行所有功能，则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱：-Flandrin的EMD工具箱（在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面）可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱（2D变换除了基于张量变换之外）可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得如果要运行所有功能，则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱：-Flandrin的EMD工具箱（在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面）可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱（2D变换除了基于张量变换之外）可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得这个工具箱组织如下：EWT?|?|-1D：1DEWT功能?|-2D：2DEWT功能?||-小波：经验曲线变换?||-Littlewood-Paley：经验的Littlewood-Paley小波变换?||-Ridgelet：经验Ridgelet变换?||-张量：经验张量小波变换?-边界：用于执行傅里叶支持的函数?||-LocalMaxima：根据当地最大值，中途或当地最小值执行检测的功能?||-MorphoMath：执行形态学操作符对谱进行预处理的功能?||-PowerLaw：通过去除其幂律近似来预处理谱?||-ScaleSpace：基于尺度空间方法执行检测的函数?|-文档：工具箱文档?|-Tests?||-1D：对几个1D信号执行基本测试的功能?||-2D：用于在不同图像上执行几个2D变换的基本测试的功能?|-utilities?||-1D：在1D情况下绘制结果的有用函数（时频平面，分量，边界）?||-2D：用于在2D情况下绘制结果的有用函数（不同类型的组件，2D边界，...）如果要运行所有功能，则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱：-Flandrin的EMD工具箱（在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面）可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱（2D变换除了基于张量变换之外）可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得已经包含了

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。